有哪些好用的python在线编程环境？

孩子整天玩电脑，手机，痴迷状态。
朋友说可以让孩子早点接触计算机编程。
要是有好的支持互动的在线python编程环境的话就好了。

推荐3个免费的顶尖大学的python在线编程环境，选一个孩子用的顺手的就足够啦。孩子自学python有点难的话，再选一个系统的python课，妥妥的胜出90%！自学能力突出的孩子就更省钱啦，最后再推荐4个python课程网站。
顶尖大学的python在线编程环境：
1、 牛津大学，支持多种编程语言，资料练习还有编程环境都有。
The Turtle System (ox.ac.uk)


2、 滑铁卢大学
从文档、运行、可视化都一清二楚。



3、 剑桥大学：
coding club - learn to program well


旁观孩子学编程我的感受是学+练缺一不可，像题主说的，有兴趣，以前只是玩游戏，能自己用python编程做点游戏，做了一个画画的AI识别，孩子更有成就感，整天还琢磨着要怎么改进下，同学来家就显摆显摆。
觉得孩子自学能力不够的话，建议找个好的跟着系统学一遍，然后多实操，最好有老师答疑的那种，我家是孩子同学妈妈推荐的咕咚编程python直播课，学了2期，基础掌握的很扎实，最主要的是遇到问题也能找到老师直接问，不用自己鼓捣半天也弄不出来就放弃了。不得不说他们的老师真专业，又有耐心！





要是孩子能系统自学python的话，这4个网站上更有很多优秀的课程，你只要坚持！
1、Udemy：学到最实用技能的在线学习网站
课程主要是以实用为主、以项目为手段，所学到的知识马上就可以运用到项目和生活中。授课语言包括英文、中文、西班牙文等多种语言，适合世界上任何国家和地区的学员。
课程包括编程、商业、金融、IT、摄影、音乐、营销等各个方面的内容，只有您想不到的课程，没有学不到的。
如果您想学习一门实用的技术，比如Python编程、网站编程、摄影技巧，那么Udemy一定是最好的选择之一
2、Coursera：人工智能等计算机课程的翘楚
课程讲师都是名牌大学和知名公司的教授或者工程师，课程内容系统，包含人工智能等最新科技的课程。
Coursera，是由斯坦福大学的教授 Andrew Ng 和 Daphne Koller 创建的，开始于2012年。两个创始人都是人工智能 (AI) 领域的专家，Google Brian的联合创始人。
Coursera的课程内容主要包括工程、数据分析、人工智能、数学、商业、计算机、数字营销、医学、生物等多个主题，总共有4000多门课程。
内容较为学术，和在大学上课的感觉类似；
课程价格差别很多，有免费的课程、有几十美金的课程、也 有上万美金的学位课程；
3、edX：互动性最强的在线学习平台
由世界顶尖大学和知名公司推出的高质量成，互动性非常好，提供很多免费视频。
edX，是以一个非盈利机构，2012年由美国麻省理工大学和哈佛大学联合创立的，
edX课程提供了更好的互动学习体验，相比较起传统的课程视频，更有趣、更高效。
4、Skillshare：培养创造力的在线学习网站
以项目为学习手段的在线学习平台，注重创造力培养的平台
Skillshare 创办于2010年，专注于以项目为基础的教学。在选课的时候，可以一起完成一个项目。Skillshare 独创“集体学习”的概念，允许会员相互联系、分享成果，通过相互的讨论和合作，达到更好的学习效果。
课程内容主要包括：创造性艺术、设计、企业家精神、技术等话题。在线学习平台有接近3万的课程

介绍4种在Python中使用虚拟环境的方法。

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本文将涵盖以下主题：什么是python中的虚拟环境？为什么需要虚拟环境？在Python中设置虚拟环境的4种不同方法。本文将使用以下方法来创建虚拟环境：

• 1.Pipenv
  
• 2.Venv
  
• 3.Virtualenv
  
• 4.Conda
  

1.什么是虚拟环境？

虚拟环境是一个隔离的Python环境，允许用户安装和管理不同的依赖关系。它将一个项目的依赖性与另一个项目分开，这里的依赖性是指任何模块、库或包。每个项目都有一个特定版本的依赖关系。


Python虚拟环境包含了一个特定版本的Python和一个包含相关项目的依赖性的文件夹。这就是一个简单的Python虚拟环境的例子，接下来进入为什么的部分。在这一部分，将讨论为什么需要一个虚拟环境来使用Python进行项目工作。
2.为什么需要虚拟环境？

虚拟环境以一种良好的方式规范了Python项目，通过以下例子来了解一下情况。举个例子，小明是一个初学者，他开始使用Python做项目。他做了一个名为“A”的项目，使用两个Python库来开发这个项目。第一个库是pandas 1.2版，第二个库是Flask 2.1版。一段时间后，他开始创建另一个名为“B”的项目。他需要与项目A中使用的相同的库。
他更新了库的版本，以便在项目“B”中使用这些库，现在pandas 1.2版和Flask 2.1版被更新为pandas 1.3版和Flask 2.6版。有一天，他决定向他的朋友展示他很酷的项目，当时项目“B”运行得很顺利，但项目“A”却出现了错误，原因是小明在项目“A”中使用的库的版本发生了变化，因为他在开发项目“B”时更新了库。
小明在开发项目“B”时犯了一个错误，即没有使用虚拟环境。这可能发生在任何像小明一样的初学者身上。一个库的版本在一定时间后更新。开发人员不断改变库的代码，并试图使它们没有错误和功能完善。所以这就是应该在项目中使用虚拟环境的原因。下面是一些其他的原因，使虚拟环境成为必要的工具。

• 依赖性管理：它有助于使不同的Python项目的依赖性分离和组织。
  
• 版本冲突：它也有助于避免版本冲突。不同的项目可能需要同一个包的不同版本，通过使用虚拟环境可以轻松地处理这些情况。
  
• 易于处理库：由于虚拟环境与全局的Python环境隔离。虚拟环境使得删除或创建库很容易，而不影响其他库。
  

3.在Python中创建虚拟环境的不同方法

现在到了本文的核心部分，在这里将学习如何创建虚拟环境并在项目中使用它。
⚡Pipenv⚡

Pipenv是一个用于为项目创建一个虚拟环境的工具，它默认会创建pip文件。它使用一个特殊的功能，我们称之为锁功能。它创建了一个叫做Pipfile-lock的文件。它列出了项目运行所需的所有软件包和它们的依赖性。这个文件作为环境的快照。
使用pipenv建立一个虚拟环境。

要使用pipenv并为项目创建虚拟环境，首先，创建一个存储项目的文件夹，然后开始安装库。例子是在demo文件夹中，所以将在同一位置安装库。

例1

要使用pipenv，首先必须在系统中安装pipenv，所以Linux和Windows用户都使用以下步骤来安装它。

• 1.Linux用户可以使用终端。
  
• 2.Windows用户可以使用PowerShell。要运行PowerShell，请进入“开始”菜单并输入PowerShell，需要使用pip来安装Python中的包，所以要确保安装了pip。可以通过在PowerShell中运行“pip - version”来检查。如果已经在系统中安装了pip，则使用下面的命令来安装pipenv。
  

pip install pipenv

要检查pipenv是否正确安装，请使用以下命令。如果你得到这样的输出，说明pipenv已经安装在你的系统中。

# 用命令检查pip版本。
pipenv --versionpipenv - version代码的输出：

使用pipenv安装库。
下面以在虚拟环境中安装一个请求库为例，所以下面写的命令将在虚拟环境中安装请求库。可以使用项目需要的任何软件包。

# 使用命令`pipenv`而不是`pip`
pipenv install requests执行上述命令后，可以看到下面的快照中的输出。



命令“pipenv install requests”的输出。

要检查哪些库存在于虚拟环境中，可以使用以下命令。

# 适用于wnidows用户
pip freeze
# 或
python -m pip freeze

要使用pipenv从虚拟环境中卸载库，可以在终端或PowerShell中输入以下命令。

pipenv uninstall <any package name>要卸载特定的软件包，用想从虚拟环境中卸载的软件包的名称替换“<any package name>”。
有一个功能可以帮助生成一个文本文件，该文本文件将包含所有安装在虚拟环境中的库，该文本文件包含所有存在于虚拟环境中的库的名称和版本。

命令生成包含虚拟环境中所有库的列表的文本文件。

# 创建 requirment.txt
pipenv lock --requirements > requirements.txt上面的命令将生成一个文本requirements.txt。运行该命令后，可以在虚拟环境所在的文件夹中找到它。
也可以在这个文本文件的帮助下安装库。这些是通过刚才讨论的过程产生的文件。这些文本文件包含库的名称和它们的版本。只需将此文件保存在项目文件夹所在的确切位置即可。

命令安装使用文本文件的库。
在下面的例子中，文本文件的名称是“requirements.txt”。

pipenv install --requirements requirements.txtrequirements.txt的例子如下图所示。



requirements.txt

⚡venv⚡

venv支持创建轻量级的虚拟环境。虚拟环境是在现有的Python安装基础上创建的。正如我们之前通过使用pip和终端Power Shell来安装虚拟环境。这个方法对Linux和Windows用户都一样。
第一步是选择创建虚拟环境的文件夹，并打开该文件夹，可以用以下命令完成。
# 创建一个目录
mkdir <name_of_your_directory>用项目名称或任何想要的名称替换name_of _your_directory。

从一个目录转移到另一个目录。

# “cd”，即改变目录。

cd <name of your directory>

使用venv创建虚拟环境。

python -m venv my_first_env注意：如果得到一个错误，用“python3”替换“python”，这里的3是指python版本。将“my_first_env”替换为想给虚拟环境起的名字。
一旦创建了虚拟环境，必须激活它。
适用于Linux用户：

激活虚拟环境。

#适用于Linux用户

source <my_first_env>/bin/activate将<my_first_env>替换为虚拟环境的名称。
激活虚拟环境后，可以使用以下命令检查它是否正在运行，命令可能因操作系统不同而不同。

用于检查Linux中的虚拟环境的命令。

echo $VIRTUAL_ENV一旦确认虚拟环境正在运行，就可以用pip安装软件包，例如pip install <your_package_name>。

命令安装虚拟环境中的软件包。

# 安装pandas软件包
pip install pandas

# 也可以指定版本。
pip install pandas=1.2

命令检查列表中哪些软件包已经安装在虚拟环境中。

# 它将输出所有的软件包名称
pip list

# 它将输出一个特定的软件包，如果在虚拟环境中存在。
pip show <package_name>适用于Windows用户：

PowerShell激活虚拟环境的命令。

# 适用于windows用户

<my_first_env>\Scripts\activate

输入以下命令来检查虚拟环境是否正在运行。

# 检查虚拟环境是否正在运行。
$env:VIRTUAL_ENV

命令在虚拟环境中安装软件包的powerhell。

#安装pandas软件包
pip install pandas

#也可以指定版本。
pip install pandas=1.2适用于Windows和Linux用户：

使用以下命令检查哪些库存在于虚拟环境中。
# 适用于Linux和Windows用户。
pip list

# 适用于Linux和Windows用户。
pip show <package_name>

一旦完成了虚拟环境的工作，可以使用以下命令停用现有的虚拟环境。

deactivate像pipenv一样，venv也可以创建文本文件并使用现有的文件在虚拟环境中安装软件包。

用命令生成文本文件。文件名是requirements.txt。

# 创建requirment.txt
pip freeze > requirements.txt

命令在环境中使用文本文件（在例子中是requirements.txt）来安装库。

pip install -r requirment.txt以上已经完成了使用venv创建虚拟环境的所有基本命令。
⚡Virtualenv⚡

Virtualenv也用于创建一个虚拟环境，它是venv模块下的标准库的一个子集，要使用它需要较高版本的python 3.3或以上。它创建的环境有安装目录，不与其他虚拟环境共享库。Linux和windows的命令如下。
适用于Linux用户：

通过运行命令安装virtualenv：

pip install virtualenv导航到想创建虚拟环境的目录。

使用virtualenv创建一个虚拟环境，使用以下命令：

virtualenv <env_name>用虚拟环境名称替换<env_name>。

激活虚拟环境：

# 用虚拟环境名称替换`<env_name>`
source <env_name>/bin/activate

要检查虚拟环境是否在运行，请使用以下命令：

source activate

停用虚拟环境:

deactivate适用于Windows用户：

通过运行命令安装virtualenv：

pip install virtualenv导航到想创建虚拟环境的目录。

使用virtualenv创建一个虚拟环境，使用以下命令：

virtualenv <env_name>用虚拟环境名称替换<env_name>。

激活虚拟环境：

# 用虚拟环境名称替换`<env_name>`
<env_name>\Scripts\activate.bat

检查虚拟环境是否正在运行，使用以下命令：

activate

停用虚拟环境：

deactivate如果虚拟环境已经被激活，将会在括号里看到它的名字。请看下面的例子。
(venv) C:users/username/<project_name>见下面的例子。


abhishek是指虚拟环境名称，demo代表你项目的文件夹名称。
⚡Conda⚡

Conda是一个开源的软件包和环境管理系统，它主要用于数据科学和科学计算。它可以有效地为每个项目创建一个隔离的环境，避免冲突。它同时支持Python和非python的软件包。该命令在Linux和windows下都是一样的，有些可能有所不同。
下面将解释使用conda的命令。

1)要创建一个具有全局版本的虚拟环境。
2)使用特定的Python版本创建一个虚拟环境。下面给出了两者的命令。

--create uing python global version that is currently installed in your system.

conda create --name <env_name>

--create using specific version of python

conda create --name <env_name> python=3.2这里的"<env_name>"是指虚拟环境的名称。

使用conda命令激活虚拟环境。

#activate virtual environment using conda.
conda activate <env_name>这里的<env_name>是指虚拟环境的名称。

在虚拟环境中使用conda安装软件包。

conda install package_name将“package_name”替换为项目所需的软件包名称。

使用conda从虚拟环境中卸载软件包。

conda uninstall package_name将package_name替换为软件包名称，请看上面代码块中的一个例子以获得更好的理解。

检查虚拟环境中安装了哪些python包：

conda list 上面写的命令将显示所有安装在环境中的软件包以及它们的版本。

查看在特定环境中安装的软件包，请使用以下命令：

conda list --name env_name用虚拟环境名称替换env_name。

用命令在conda中生成packages.txt文件，packages.txt与requirement.txt类似：

conda list --export > packages.txt

下面的命令将有助于安装packages.txt文件中定义的库。

conda install --file packages.txt结语

以上是本文介绍的4种可以用于为项目创建虚拟环境的方法。可以根据具体情况使用任何一种方法来创建虚拟环境。
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今天经过2个多小时整理及截图，整理了21个Python在线运行(有一些还含在线编辑 在线编译 在线运行的环境，部分还有可视化执行 跟踪每一步的动态变化）网站，分享给大家   
今天又增加了24个新网站，共达到了 45个在线网站。

最新更新请移步这里：
小辣椒高效Office：Python在线执行 在线运行 可视化执行 在线编译环境大全（共45个在线网站)第3次更新Python在线执行 在线运行 可视化执行 在线编译环境大全（共45个在线网站)第3次更新
1、沃夫工具offso


   网址:    https://tool.offso.com/dev/coderunner  

   介绍：   支持 支持python3  PHP C C++  Go  Java  NodeJS Lua  Groovy Bash





   2、toolfk


   网址:    https://www.toolfk.com/tools/online-runpython.html  

   介绍：   Python在线运行工具,可以实现在线编译Python代码,Python在线运行,代码在线编译器





   3、菜鸟工具


   网址:    https://c.runoob.com/compile/9/  

   介绍：   该工具基于 Python3.x，可以实现在线编译 Python 代码 https://c.runoob.com





   4、LU在线工具


   网址:    https://tool.lu/coderunner/  

   介绍：   在线运行php,c,c++,go,python,nodejs,java,groovy代码,在线测试代码 支持python3/PHP/C/C++/Go/Java/NodeJS/Lua/Groov





   5、pythontutor （重点推荐）


   网址:    https://pythontutor.com/  

   介绍：   Python tutor用来可视化执行代码的。Python Tutor能够帮助我们克服学习编程的一个基本障碍：了解计算机运行每一行代码时会发生什么。 在 Web 浏览器中编写Python、Java、C、C++、Java 和Ruby代码，并逐步查看其执行情况。180多个国家/地区的超过1000万人使用Python Tutor可视化了1亿多段代码,它是计算教育中使用最广泛的程序可视化工具。





   6、lightly


   网址:    https://lightly.teamcode.com/python  

   介绍：   轻量且功能强大的集成开发工具(IDE) 支持Python工程开发，编码、编译及运行您的Python项目；支持客户端 & Cloud IDE 两种模式，打开即用； 您的项目能实时存储在云端；可以与朋友协作开发或分享项目





   7、Azure Notebooks


   网址:    https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/features/notebooks-at-microsoft/  

   介绍：   VS Code 是可在本地使用或连接到远程计算的免费代码编辑器和开发平台。它与 Jupyter 扩展结合使用，可为使用附加语言扩展进行增强的 Jupyter 开发提供完整环境。如果想要获取一流的 Jupyter Notebook 体验，希望能够充分利用选择的计算，则这是一个很好的选择





   8、Jupyter Notebook


   网址:    http://jupyter.org/index.html  

   介绍：   用于跨所有编程语言的交互式计算的免费软件、开放标准和 Web 服务  Jupyter Notebook 是用于创建和共享计算文档的原始 Web 应用程序。它提供了简单、流线型、以文档为中心的体验。





   9、kaggle


   网址:    https://www.kaggle.com/  

   介绍：   Kaggle 提供了一个无需设置、可定制的 Jupyter Notebooks 环境。免费访问 GPU 以及社区发布的数据和代码的巨大存储库。




   10、Google Colab


   网址:    https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb  

   介绍：   Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。 Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用。 利用Colaboratory ，可以方便的使用Keras,TensorFlow,PyTorch,OpenCV等框架进行深度学习应用的开发。





   11、微软的Codespace


   网址:  暂无

   介绍：   CodeSpaces 相当于自己有了一个云主机，真正实现了云端开发，CodeSpaces 和 Github 做了很好的集成，可以很方便的针对 Github 项目做修改，而且可以根据自己的需要自定义服务器配置和环境，很多开源项目已经集成了 CodeSpaces 的支持，可以很方便的在线开发。



   12、Gitpod


   网址:    https://www.gitpod.io/  

   介绍：   Gitpod是一个基于Chorom Cloud平台的在线IDE，它可以快速的启动一个基于大多数流行语言的开发环境，并且可以很顺畅的进行开发。Gitpod是一款在线IDE能即时修改github代码。gitpod 基于容器等工具，提供了快速的代码开发环境，同时可以集成多种代码托管平台




   13、ivx


   网址:    https://www.ivx.cn/  

   介绍：   iVX平台基于云开发模式为开发者提供了应用开发全生命周期的一站式服务，使用者无需任何环境配置即可完成应用的开发、测试、发布和运维（国产）





   14、IT屋


   网址:    https://www.it1352.com/Onlinetools/details/24  

   介绍：   Python 在线调试工具_在线测试工具 - IT屋





   15、工具123


   网址:    http://www.gjw123.com/tools-runcode  

   介绍：   工具123，一家工具在线大全网站：在线提供在线代码运行小工具使用，同时做到在线代码运行小工具免安装和下载，真正做到一款在线代码运行全在线小工具！





   16、ToolFk 在线工具箱


   网址:    https://www.toolfk.com/tools/online-runpython.html  

   介绍：   Python在线运行工具,可以实现在线编译Python代码,Python在线运行,代码在线编译器





   17、ideone


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   介绍：   在线编译器和IDE; C/C++、Java、PHP、Python、Perl 和 70 多种其他编译器和解释器 - http://Ideone.com 添加输入流，保存输出，添加注释和标签。





   18、codechef


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   介绍：   使用在线编译器和 IDE 编译和运行代码





   19、dotcpp


   网址:    https://www.dotcpp.com/run/  

   介绍：   C语言,C++,java,python,php,代码在线测试、在线执行





   20、GDB Online


   网址:    https://www.onlinegdb.com/  

   介绍：   GDB online 是一个在线编译器和调试器工具，适用于 C、C++、Python、PHP、Ruby、 C#、VB、Perl、Swift、Prolog、Javascript、Pascal、HTML、CSS、JS 从世界任何地方在线编码、编译、运行和调试。





   21、w3cschool


   网址:    https://www.w3cschool.cn/tryrun/runcode?lang=python3  

   介绍：   https://www.w3cschool.cn/webide python3在线开发工具，在线编译IDE






后面有时间再不断更新。
又更新了24个新网站，共45个了，最新更新请移步这里：
小辣椒高效Office：Python在线执行 在线运行 可视化执行 在线编译环境大全（共45个在线网站)第3次更新
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